在本文中，我們將研究用于機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)秀軟件。這些軟件非常適合運(yùn)行您的ML代碼。行業(yè)中有無(wú)數(shù)的軟件和工具。我們將在學(xué)習(xí)者和專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員中尋找比較受歡迎的。它將為您提供有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)軟件和工具的所有信息。

機(jī)器學(xué)習(xí)軟件

這些是十大機(jī)器學(xué)習(xí)軟件：

Apache Mahout

TensorFlow

Apache Singa

Amazon Machine Learning （AML）

Accord.NET

Shogun

Google Cloud ML Engine

PyTorch

Keras

H2O.ai

現(xiàn)在，讓我們?cè)敿?xì)討論每個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)軟件。

1. TensorFlow

Tensorflow是機(jī)器學(xué)習(xí)的免費(fèi)開(kāi)源工具。它是一個(gè)基于云的平臺(tái)，允許用戶(hù)創(chuàng)建和運(yùn)行ML算法或模型?；旧希琓ensorflow是Google的產(chǎn)品。它也是一個(gè)計(jì)算框架，有助于構(gòu)建大規(guī)模ML模型。它使用python作為前端API，以在框架中創(chuàng)建應(yīng)用程序。這些應(yīng)用程序在高級(jí)C ++中執(zhí)行。

它用于圖像識(shí)別，手寫(xiě)分類(lèi)，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。Tensorflow可以在CPU和GPU上平穩(wěn)運(yùn)行。它提供了良好的庫(kù)來(lái)防止長(zhǎng)時(shí)間編碼。

2. Apache Mahout

Mahout是一個(gè)在后臺(tái)使用Hadoop的數(shù)據(jù)挖掘框架。它可以使用Hadoop處理和管理大量數(shù)據(jù)。Mahout是Apache的框架。它主要包括矩陣和向量庫(kù)，有助于執(zhí)行復(fù)雜的計(jì)算。

它通過(guò)提供可擴(kuò)展的Scala DSL執(zhí)行深度學(xué)習(xí)計(jì)算。Apache Mahout還提供了分布式線性代數(shù)框架。有很多著名的公司都在使用Apache Mahout。Twitter中的用戶(hù)興趣選擇使用Mahout。它是全球機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中使用最廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)軟件之一。Apache Mahout將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息。這是一種快速而有效地提高業(yè)務(wù)能力的方法。

3. Apache Singa

Apache Singa是新加坡國(guó)立大學(xué)開(kāi)發(fā)的。Apache Singa是一個(gè)ML庫(kù)，也是Apache的一個(gè)項(xiàng)目。創(chuàng)建它是為了在一個(gè)機(jī)器集群上訓(xùn)練大型ML模型。該機(jī)器學(xué)習(xí)軟件廣泛應(yīng)用于神經(jīng)語(yǔ)言處理和圖像識(shí)別。它在硬件設(shè)備上運(yùn)行時(shí)提供設(shè)備抽象。它為訓(xùn)練模型提供了一個(gè)非常靈活的體系結(jié)構(gòu)。

還有很多像Singa-lite和Singa-easy這樣的附加項(xiàng)目。Singa-lite將在5G設(shè)備上實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)。Singa-easy是讓具有較弱AI知識(shí)的領(lǐng)域?qū)＜腋菀资褂肁I。

它包含特殊工具。他們可以對(duì)數(shù)據(jù)和文件執(zhí)行讀，寫(xiě)，編碼和解碼操作。它包含三個(gè)組件：

IO

核心

模型

4.AML（亞馬遜機(jī)器學(xué)習(xí)）

AML是Amazon的基于云的平臺(tái)。它提供了各種向?qū)Ш涂梢暬ぞ?。Amazon Machine Learning在預(yù)測(cè)中被廣泛使用。它允許用戶(hù)從MySQL，Amazon Redshift等創(chuàng)建和使用數(shù)據(jù)。Amazon SageMaker是Amazon提供的服務(wù)。此外，Amazon還提供數(shù)據(jù)安全性和存儲(chǔ)。Amazon Glacier S3提供了存儲(chǔ)空間和出色的耐用性。Amazon Redshift用于提供非常快速的分析。

Amazon ML服務(wù)還提供學(xué)習(xí)工具。其中兩個(gè)是DeepRacer和DeepLens。DeepRacer有助于實(shí)際學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)。DeepLens是一款用于深度學(xué)習(xí)的攝像機(jī)。它可用于創(chuàng)建，訓(xùn)練和部署任意規(guī)模的ML模型。AML通常支持三種模型：

多層次分類(lèi)

二元分類(lèi)

回歸

5. Accord.NET

Accord.NET是一個(gè).NET機(jī)器學(xué)習(xí)框架。它是AForge.NET的擴(kuò)展。它提供了以C#語(yǔ)言編寫(xiě)的有關(guān)圖像和音頻處理的庫(kù)。Accord.Net可以用于圖像拼接，全景圖像創(chuàng)建等。

它可以通過(guò)特征提取來(lái)融合兩張圖片。該機(jī)器學(xué)習(xí)軟件需要熟練的技術(shù)人員來(lái)進(jìn)行操作。它可以在Windows，Xamarin，Unity3D等平臺(tái)上運(yùn)行。

6.Shogun

Shogun是一個(gè)很好的平臺(tái)，為ML問(wèn)題提供了出色的庫(kù)和算法。它是用C ++語(yǔ)言編寫(xiě)的。Shogun是一種機(jī)器學(xué)習(xí)軟件，提供R，Python，JAVA，Ruby等接口，這在專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員中并不是很流行。它為易于管理的算法提供了API。該機(jī)器學(xué)習(xí)軟件還有助于連接其他庫(kù)，例如LibLinear，SVMLight等。其主要目標(biāo)是回歸和分類(lèi)。Shogun能夠處理大量數(shù)據(jù)。

7. Google Cloud ML Engine

Google Cloud ML Engine這個(gè)平臺(tái)有助于處理復(fù)雜的算法和大數(shù)據(jù)。Google為ML應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家提供了基于云的平臺(tái)，以訓(xùn)練和運(yùn)行他們的模型。公司和企業(yè)通常使用它來(lái)更快地響應(yīng)客戶(hù)的電子郵件，該機(jī)器學(xué)習(xí)軟件有助于訓(xùn)練復(fù)雜的模型，您也可以使用GCP控制臺(tái)，它為您的ML項(xiàng)目提供合適的用戶(hù)界面。

Google Cloud ML Engine幾乎支持深度學(xué)習(xí)和ML中使用的所有工具。因此，這對(duì)學(xué)生和專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員都非常有幫助。

8. PyTorch

Pytorch是Facebook開(kāi)發(fā)的平臺(tái)，它為深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了一個(gè)很好的框架，這對(duì)于構(gòu)建，測(cè)試和運(yùn)行自己的研究原型非常有用，PyTorch還促進(jìn)分布式訓(xùn)練，這意味著您可以進(jìn)行并行工作，Pytorch一次可以訪問(wèn)多個(gè)GPU，這使得它可以在更短的時(shí)間內(nèi)獲得大量輸入。

有很多PyTorch的例子，比較著名的是Uber的概率編程語(yǔ)言，它完全基于PyTorch構(gòu)建。其他示例是時(shí)間序列預(yù)測(cè)器，圖像分類(lèi)器，最好的部分是它還提供了動(dòng)態(tài)計(jì)算圖，這意味著它將告訴您神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型需要多少內(nèi)存，它提供可以在代碼中使用的庫(kù)。PyTorch可以執(zhí)行像NumPy這樣的數(shù)學(xué)操作。

9.Keras

Keras是一個(gè)開(kāi)源的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)。它是用python編寫(xiě)的，并且可以在TensorFlow，CNTK和Theano等其他高級(jí)軟件之上運(yùn)行，該機(jī)器學(xué)習(xí)軟件有助于快速試驗(yàn)各種模型和算法，它還為CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）和循環(huán)網(wǎng)絡(luò)提供支持，Keras模型主要基于順序模型和功能性API，人們相信這是制造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的未來(lái)，Keras允許您在不同的后端上運(yùn)行相同的代碼，這就是為什么Keras如此被愛(ài)的原因。

Keras是為人類(lèi)設(shè)計(jì)的API，它從用戶(hù)體驗(yàn)中學(xué)習(xí)，Keras在后端處理所有底層API，例如計(jì)算圖，張量等。高級(jí)API處理我們創(chuàng)建模型的方式，它定義層，它設(shè)置各種I / O模型。Keras的核心工作是使事情變得簡(jiǎn)單，同時(shí)讓用戶(hù)對(duì)其進(jìn)行完全控制。

10. H2O.ai

H2O.ai是一家旨在使ML對(duì)每個(gè)人來(lái)說(shuō)都更容易的公司，他們提供各種ML產(chǎn)品，例如H2O，sparkling water，Deepwater，steam和driverless AI，H2O允許用戶(hù)在Python，R和其他工具之間切換，這樣就可以為項(xiàng)目使用優(yōu)秀工具。H2O還提供了稱(chēng)為flow的前端工具。Flow可幫助您處理數(shù)據(jù)集并對(duì)其進(jìn)行處理。H2O具有H2O-3，H2O4GPU等平臺(tái)和版本。它們?yōu)榫矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸網(wǎng)絡(luò)提供支持。

總結(jié)

在本文中我們了解了機(jī)器學(xué)習(xí)軟件中一些比較常用的軟件、平臺(tái)還有庫(kù)，我們還學(xué)習(xí)了支持各種模型的軟件，我們還研究了幫助建模和快速原型的軟件。我希望本文對(duì)您有所幫助。
責(zé)編AJX